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c++ 设计模式-观察者模式（Observer Pattern）

c++ 设计模式-观察者模式（Observer Pattern）
2024-11-18 19:11:17 +0800 CST view 1134
观察者模式是一种行为型设计模式，定义了一对多的依赖关系。当一个对象状态改变时，所有依赖于它的对象会收到通知并自动更新。该模式解耦了发布者和订阅者，允许它们独立变化。本文提供了C++实现示例，讨论了优缺点、应用场景及如何确保线程安全和避免死锁问题。
设计模式编程多线程

Flask项目中锁的使用：线程锁、进程锁、Redis锁详解

Flask项目中锁的使用：线程锁、进程锁、Redis锁详解
2024-11-19 08:14:26 +0800 CST view 1518
在Flask项目中，使用锁确保在多线程、多进程或分布式环境下共享资源的安全访问。本文详细介绍了三种常用锁：线程锁、进程锁和Redis锁。线程锁适用于多线程环境，进程锁适用于多进程环境，而Redis锁则适合分布式系统。选择合适的锁类型取决于项目架构和并发需求。
Flask 并发编程锁机制多线程多进程分布式系统

Web Workers：前端性能优化的隐藏利器

Web Workers：前端性能优化的隐藏利器
2025-08-15 16:03:55 +0800 CST view 237
WebWorkers是一种在后台线程执行JavaScript的API，能够有效释放主线程压力，提升前端性能。它允许开发者在不影响UI响应的情况下处理计算密集型任务，充分利用多核CPU，优化内存管理。尽管存在兼容性和实现复杂性的误解，WebWorkers在大数据处理、图像处理、音视频处理等场景中展现出强大能力，是前端性能优化的重要工具。
前端开发性能优化 Web技术 JavaScript 多线程编程

乐观锁和悲观锁，如何区分？

乐观锁和悲观锁，如何区分？
2024-11-19 09:36:53 +0800 CST view 1066
本文分析了悲观锁和乐观锁两种并发控制机制的原理、实现及适用场景。悲观锁假设数据访问会频繁冲突，操作前加锁，适用于高并发场景；乐观锁假设冲突较少，更新时检查数据版本，适合读多写少的场景。两者各有优缺点，选择时需考虑业务需求。
并发控制数据库多线程编程

Go语言中的atomic包及其提供的原子操作，确保在多线程环境下的数据一致性

Go语言中的atomic包及其提供的原子操作，确保在多线程环境下的数据一致性
2024-11-19 07:45:49 +0800 CST view 798
本文介绍了Go语言中的atomic包及其提供的原子操作，确保在多线程环境下的数据一致性。主要涵盖了Add、CompareAndSwap、Swap、Load和Store等操作，详细解释了AddInt32的使用方法及示例代码，强调了原子操作在并发编程中的重要性，避免了互斥锁带来的性能开销。
编程并发 Go语言数据结构多线程